Notice bibliographique
Résumé
Does carbon capture and sequestration (CCS) make sense in the oil sands?The rapid expansion of oil sands production in northern Alberta is under scrutiny worldwide due to concerns about its environmental, social, and economic impacts.Environmental concerns include climate change impacts from CO 2 emissions along with more local environmental impacts such as dead birds, cancer clusters, and destruction of boreal forests.Within Canada, oil sands have become an important driver of economic growth, so producers and governments are under simultaneous pressure to reduce environmental impacts while maintaining their economic competitiveness (1-5).The environmental footprint of oil sands production is hotly contested; here we aim to clarify divergent claims about CO 2 emissions by exploring how various choices about the scale of analysis (i.e., system boundaries) determine the emissions estimates, the technologies available to reduce emissions, and perspectives and strategies of stakeholders (Table 1).We pay particular attention to carbon capture and storage (CCS), showing how divergent views about its costeffectiveness emerge from divergent choices about the scale of analysis.Debate about the future of oil sands development is so contentious that even the name of the resource is disputed: proponents typically use oil sands while opponents use tar sands.We use oil sands not to express our views on the debate, but because tar is technically incorrect because tars are products of biomass combustion and are chemically distinct from bitumen.The source material is neither oil nor tar but bitumen, but is most generally described as an example of ultraheavy oil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».